(57)【要約】【課題】  主にテキスト検索を対象として入力した語を適切な言い換え語に言い換え処理する技術を提供すること。【解決手段】  単語列を入力して言い換え処理を行う言い換え処理装置１が、入力手段１０、形態素解析手段１１、形態素のうち言い換え対象語に該当する形態素を該単語列から除去してクエリ単語列を生成するクエリ単語列生成手段１２、該単語列と同一言語のテキストを複数含むテキストデータベースから該クエリ単語列を検索する検索手段１３、検索されたクエリ単語列の前後にあって、該単語列から除去した言い換え対象語が配置されていた場所にある語句を言い換え候補語として抽出する言い換え候補語抽出手段１４、結果の出力手段１５を備える。【選択図】 図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語を含む単語列を入力して言い換え処理を行う言い換え処理方法であって、
入力手段により単語列を入力する入力ステップ、
形態素解析手段が、該単語列の形態素解析処理を行う形態素解析ステップ、
クエリ生成手段が、該形態素のうち所定の言い換え対象語に該当する形態素を該単語列から除去してクエリ単語列を生成するクエリ単語列生成ステップ、
検索手段が、該単語列と同一言語のテキスト（文章又は単語の集合）を複数含むテキストデータベースから該クエリ単語列を検索するクエリ単語列検索ステップ、
言い換え候補語抽出手段が、検索されたクエリ単語列の前後にあって、該単語列から除去した言い換え対象語が配置されていた場所にある語句を言い換え候補語として抽出する言い換え候補語抽出ステップ、
出力手段が、該言い換え候補語単体、又は該単語列中の言い換え対象語を該言い換え候補語に置換した言い換え単語列を出力する出力ステップ
を有することを特徴とする言い換え処理方法。
【請求項２】
前記言い換え処理方法において、
前記言い換え候補語抽出手段により抽出された言い換え候補語に対して、
類似度判定手段が、少なくとも２つの語の間の共起関係及びその出現頻度を登録した共起辞書を用い、前記言い換え対象語と該言い換え候補語との類似度を所定の算出式により算出し、
前記出力手段が、前記出力ステップにおいて該類似度が所定の閾値以上の言い換え候補語単体又は言い換え単語列を出力する
請求項１に記載の言い換え処理方法。
【請求項３】
前記言い換え処理方法において、
共起関係として前接関係・後接関係・述語関係を用い、各関係の出現頻度を共起辞書から取得し、前記言い換え対象語と前記言い換え候補語との各関係を要素、出現頻度を要素値とするベクトルで記述し、
前記所定の算出式が、該ベクトルにおけるコサイン距離の算出式である
請求項２に記載の言い換え処理方法。
【請求項４】
前記言い換え処理方法において、
前記言い換え候補語に対して、
印象乖離度判定手段が、少なくともある語に対して所定の印象尺度毎に評価した印象尺度値を登録した印象辞書を用い、前記言い換え対象語と該言い換え候補語との乖離度を所定の算出式により算出し、
前記出力手段が、前記出力ステップにおいて該乖離度が所定の閾値以下の言い換え候補語単体又は言い換え単語列を出力する
請求項１ないし３のいずれかに記載の言い換え処理方法。
【請求項５】
前記言い換え処理方法において、
言い換え対象語及び言い換え対象語につき印象尺度を要素、印象尺度値を要素値とする印象ベクトルを用いる構成であって、
前記所定の算出式が、該各印象ベクトル間のユークリッド距離の算出式である
請求項４に記載の言い換え処理方法。
【請求項６】
前記単語列が日本語である構成において、
所定の言い換え対象語が、普通名詞・サ変名詞・形容詞・動詞・カタカナ表記の語句である
請求項１ないし５のいずれかに記載の言い換え処理方法。
【請求項７】
前記言い換え候補語抽出ステップにおいて、
言い換え対象語１語に対する言い換え候補語の抽出数を所定数に達するまでに制限する
請求項１ないし６のいずれかに記載の言い換え処理方法。
【請求項８】
テキストを含む大規模データベースから所望の単語列に関する検索結果を得るための情報検索方法であって、
前記請求項１ないし７に記載の言い換え処理方法における入力ステップで該単語列を入力した後に、各ステップを実行処理して言い換え単語列を取得し、
検索手段が、該単語列に対する検索処理と共に、該言い換え単語列に対する検索処理を行う検索ステップ、
検索出力手段が、該検索結果を出力する検索出力ステップ
を有することを特徴とする情報検索方法。
【請求項９】
複数の単語を含む単語列を入力して言い換え処理を行う言い換え処理装置であって、
単語列を入力する入力手段と、
該単語列の形態素解析処理を行う形態素解析手段と、
該形態素のうち所定の言い換え対象語に該当する形態素を該単語列から除去してクエリ単語列を生成するクエリ単語列生成手段と、
該単語列と同一言語のテキスト（文章又は単語の集合）を複数含むテキストデータベースから該クエリ単語列を検索する検索手段と、
検索されたクエリ単語列の前後にあって、該単語列から除去した言い換え対象語が配置されていた場所にある語句を言い換え候補語として抽出する言い換え候補語抽出手段と、
該言い換え候補語単体、又は該単語列中の言い換え対象語を該言い換え候補語に置換した言い換え単語列を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする言い換え処理装置。
【請求項１０】
前記言い換え処理装置において、
前記言い換え候補語抽出手段により抽出された言い換え候補語に対して、
類似度判定手段が、少なくとも２つの語の間の共起関係及びその出現頻度を登録した共起辞書を用い、前記言い換え対象語と該言い換え候補語との類似度を所定の算出式により算出し、
前記出力手段が、該類似度が所定の閾値以上の言い換え候補語単体又は言い換え単語列を出力する
請求項９に記載の言い換え処理装置。
【請求項１１】
前記言い換え処理装置において、
共起関係として前接関係・後接関係・述語関係を用い、各関係の出現頻度を共起辞書から取得し、前記言い換え対象語と前記言い換え候補語との各関係を要素、出現頻度を要素値とするベクトルで記述し、
前記所定の算出式が、該ベクトルにおけるコサイン距離の算出式である
請求項１０に記載の言い換え処理装置。
【請求項１２】
前記言い換え処理装置において、
前記言い換え候補語に対して、
印象乖離度判定手段が、少なくともある語に対して所定の印象尺度毎に評価した印象尺度値を登録した印象辞書を用い、前記言い換え対象語と該言い換え候補語との乖離度を所定の算出式により算出し、
前記出力手段が、該乖離度が所定の閾値以下の言い換え候補語単体又は言い換え単語列を出力する
請求項９ないし１１のいずれかに記載の言い換え処理装置。
【請求項１３】
前記言い換え処理装置において、
言い換え対象語及び言い換え対象語につき印象尺度を要素、印象尺度値を要素値とする印象ベクトルを用いる構成であって、
前記所定の算出式が、該各印象ベクトル間のユークリッド距離の算出式である
請求項１２に記載の言い換え処理装置。
【請求項１４】
前記単語列が日本語である構成において、
所定の言い換え対象語が、普通名詞・サ変名詞・形容詞・動詞・カタカナ表記の語句である
請求項９ないし１３のいずれかに記載の言い換え処理装置。
【請求項１５】
前記言い換え候補語抽出ステップにおいて、
言い換え対象語１語に対する言い換え候補語の抽出数を所定数に達するまでに制限する
請求項９ないし１４のいずれかに記載の言い換え処理装置。
【請求項１６】
テキストを含む大規模データベースから所望の単語列に関する検索結果を得るための情報検索装置であって、
前記請求項９ないし１５に記載の言い換え処理装置を備えて言い換え単語列を取得し、
該単語列に対する検索処理と共に、該言い換え単語列に対する検索処理を行う検索手段と、
該検索結果を出力する検索出力手段と
を備えたことを特徴とする情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語処理方法に関し、より詳しくは単語列を入力することにより適切な言い換え語に言い換え処理を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
簡易かつ安価な情報発信手段として、World Wide Web(WWW)の発展は著しく、様々な立場の人が様々な意見を発信している。そのバリエーションは、単に肯定的、否定的といった言葉で分けられるものでなく、より多岐に亙っていると考えられる。
【０００３】
従来の意見マイニングに関する研究（非特許文献１ないし３を参照）では、意見の中で述ベられている具体的な事象・事物を整理し、それぞれの良否を判断の上、レーダーチャートなどを用いて視覚的に提示するということが行われている。
しかし、多くの意見を１つにまとめてしまうため、意見のバリエーションを概観することができない。
【０００４】
【非特許文献１】立石健二、石黒義美、福島俊一、インターネットからの評判情報検索、情処学自然言語処理研報、vol.2001,N0.069,pp. 75-82 (2001)
【非特許文献２】Satoshi Morinaga,  Kenji Yamanishi,  Kenji Tateishi, and Toshikazu Fukushima, Mining Product Reputations on the Web, In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD Conference, pp.341-349, Edmonton Alberta, Canada(2002)
【非特許文献３】立石健二、福島俊一、小林のぞみ、高橋哲朗、藤田篤、乾健太郎、松本裕治、Web文書集合からの意見情報抽出と着眼点に基づく要約生成、情処学自然言語処理研報、Vol.2004,N0.093, pp.1-8(2004)
【０００５】
大量の文書データから目的のデータを効率的に探し出すため技術としては非特許文献４ないし７に開示されるような質問応答システムが提案されている。
【０００６】
【非特許文献４】村田真樹、内山将夫、井佐原均、類似度に基づく推論を用いた質問応答システム、情処学自然言語処理研報、Vol.2000, N0.011, pp.181-188(2000)
【非特許文献５】賀沢秀人、加藤恒昭、意見制約を用いた日本語質問応答システム、情処学自然言語処理研報、vol.2000, N0. 107, pp.173-180(2000)
【非特許文献６】佐々木裕、磯崎秀樹、平博順、平尾努、賀沢秀人、鈴木潤、国領弘治、前田美作、ＳＡＩＱＡ：大量文書に基づく質問応答システム、情処学自然言語処理研報、vol. 2001, N0.086, pp.77-82(2001)
【非特許文献７】Dragomir Radev, Weiguo Fan, Hong Qi, Harris Wu, and Amardeep Grewal, Probabilistic Question Answering on theWeb, In Proceedings of the lnternationa1 WWW Conference(11), Honolulu, USA(2002)
【０００７】
このような質問応答システムは、文形式の質問に対する回答を大量の文書データの中から探し出し文形式で提示する一種の対話システムである。
そして、ユーザ自身が（i）検索キーワードを決定する必要がない、（ii）検索結果として提示される多数の文書データの中から適切な回答を探す必要がない、といった点に特徴がある。
【０００８】
しかしながら従来の質問応答システムの対話スタイルは、正解の存在を前提としているため、正解が存在しない意見要求型の質問には対応できない。意見要求型の質問に対してはどのような意見が存在するのか、そのバリエーションを示したり意見全体の傾向や要約を示したりすることが重要と言え、新たな対話スタイルの導入が必要とされる。
【０００９】
特定の製品やサービスに関する意見をWeb上で得ることを目的とした上記非特許文献１〜３に開示される意見マイニングの基本的な構成は次の通りである。
（1）まず、そのような意見が書かれた文書データをWeb上で収集し、意見が書かれた部分を抽出する。
（2）意見を着眼点（例えば車を対象とする場合は、安全性、走行性能、デザインなど）に基づいて整理する。
（3）整理した結果を視覚的に提示する。
【００１０】
このような方法によると、特定の製品あるいはサービスに関して、何かどう良いのか（あるいは悪いのか）を示すことができるが、そのために必要な知識（辞書）は人手で作成しなければならない。
しかも、対象とするドメイン毎にこの作業が必要なため、質問の対象となる事象・事物に制限の無い場合には利用できない。
また、着眼点に基づいて整理された意見は、意見全体の要約となっており、意見全体の傾向や偏りを概観するという目的には向かない。
【００１１】
一方、意見マイニングの一種ではあるが、より汎用的な利用を前提とした研究も行われており、非特許文献８ないし１０に開示される評判分析と呼ばれる技術が知られている。
【００１２】
【非特許文献８】Peter D. Turney, Thumbs  up or Thumbs Down?  Semantic orientation Applied to unsupervised Classification of Reviews, Proc. of the Conference on Association for Computationa1 Linguistics, Philadelphia, USA(2002)
【非特許文献９】Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan, Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques, Proc. of the Conference on Empirical Methods in Natura1 Language Processing (EMNLP'02),pp.77-86,Philadelphia,USA(2002)
【非特許文献１０】Jeonghee Yi, Tetsuya Nasukawa, Razvan Bunescu, and Wayne Niblack, Sentiment Analyzer:  Extracting Sentiments about a Given Topic using Natura1 Language Processing Techniques, Proc. of the 3rd IEEE International Conference on Data Mining, pp,427-434,Florida,USA(2003)
【００１３】
しかしながらこれらの研究の目的は、入力となる文書データ（例えば書籍や映画のレビュー）の極性（肯定/否定，好評/不評）を判定するところまでであり、意見のバリエーションを示すことはできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、上記従来技術の有する問題点に鑑みて創出されたものであり、主にテキスト検索を対象として入力した語を適切な言い換え語に言い換え処理する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、上記の課題を解決するために、次のような言い換え処理方法を提供する。
すなわち請求項１に記載の発明は、複数の単語を含む単語列を入力して言い換え処理を行う言い換え処理方法を提供する。該方法において、次の各ステップを有する。
（１）入力手段により単語列を入力する入力ステップ
（２）形態素解析手段が、該単語列の形態素解析処理を行う形態素解析ステップ
（３）クエリ生成手段が、該形態素のうち所定の言い換え対象語に該当する形態素を該単語列から除去してクエリ単語列を生成するクエリ単語列生成ステップ
（４）検索手段が、該単語列と同一言語のテキスト（文章又は単語の集合）を複数含むテキストデータベースから該クエリ単語列を検索するクエリ単語列検索ステップ
（５）言い換え候補語抽出手段が、検索されたクエリ単語列の前後にあって、該単語列から除去した言い換え対象語が配置されていた場所にある語句を言い換え候補語として抽出する言い換え候補語抽出ステップ
（６）出力手段が、該言い換え候補語単体、又は該単語列中の言い換え対象語を該言い換え候補語に置換した言い換え単語列を出力する出力ステップ
【００１６】
請求項２に記載の発明は、上記の言い換え処理方法において、言い換え候補語抽出手段により抽出された言い換え候補語に対して、類似度判定手段が、少なくとも２つの語の間の共起関係及びその出現頻度を登録した共起辞書を用い、言い換え対象語と言い換え候補語との類似度を所定の算出式により算出する。そして、出力手段が、前記出力ステップにおいて該類似度が所定の閾値以上の言い換え候補語単体又は言い換え単語列を出力することを特徴とする。
【００１７】
請求項３に記載の発明は、上記の言い換え処理方法において、共起関係として前接関係・後接関係・述語関係を用い、各関係の出現頻度を共起辞書から取得し、前記言い換え対象語と前記言い換え候補語との各関係を要素、出現頻度を要素値とするベクトルで記述し、所定の算出式が、該ベクトルにおけるコサイン距離の算出式であることを特徴とする。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、上記の言い換え処理方法において、言い換え候補語に対して、印象乖離度判定手段が、少なくともある語に対して所定の印象尺度毎に評価した印象尺度値を登録した印象辞書を用い、前記言い換え対象語と該言い換え候補語との乖離度を所定の算出式により算出する。そして、出力手段が出力ステップにおいて該乖離度が所定の閾値以下の言い換え候補語単体又は言い換え単語列を出力することを特徴とする。
【００１９】
請求項５に記載の発明は、上記の言い換え処理方法において、言い換え対象語及び言い換え対象語につき印象尺度を要素、印象尺度値を要素値とする印象ベクトルを用いる構成であって、所定の算出式が、該各印象ベクトル間のユークリッド距離の算出式であることを特徴とする。
【００２０】
請求項６に記載の発明は、上記の単語列が日本語である構成において、所定の言い換え対象語が、普通名詞・サ変名詞・形容詞・動詞・カタカナ表記の語句であることを特徴とする。
【００２１】
請求項７に記載の発明は、上記の言い換え候補語抽出ステップにおいて、言い換え対象語１語に対する言い換え候補語の抽出数を所定数に達するまでに制限することを特徴とする。
【００２２】
本発明の請求項８に係る技術は、テキストを含む大規模データベースから所望の単語列に関する検索結果を得るための情報検索方法である。
該方法においては上記の請求項１ないし７に記載の言い換え処理方法における入力ステップで該単語列を入力した後に、各ステップを実行処理して言い換え単語列を取得し、さらに検索手段が、該単語列に対する検索処理と共に、該言い換え単語列に対する検索処理を行う検索ステップを有する。
そして、検索出力手段が、検索出力ステップとして該検索結果を出力することを特徴とする。
【００２３】
本発明は上記の言い換え処理方法を実装した言い換え処理装置、及び上記の情報検索方法を実装した情報検索装置として提供することもできる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の以上の構成によれば、次のような効果を奏する。
すなわち請求項１記載の発明によれば、検索手段がテキストデータベースからクエリ単語列を検索した後に、言い換え候補語抽出手段が、言い換え対象語に置き換わる言い換え候補語を抽出することができるので、事前に言い換え候補を与える必要がなく、極めて汎用性に優れた言い換え候補語抽出を行うことができる。
【００２５】
請求項２に記載の構成によれば、言い換え候補語の中から、言い換え対象語と類似する語を選抜することができるので、より高精度な言い換え候補語の抽出に寄与する。
【００２６】
請求項３に記載の構成によれば、共起関係として高度な言語処理を行わずに抽出できる前接・後接・述語関係を用いると共に、コンピュータにおいて演算が容易なベクトル間のコサイン距離を利用することで低負荷かつ高速な処理が可能である。
【００２７】
請求項４に記載の発明は、言い換え候補語の中から、言い換え対象語と印象が大きく乖離しない語を選抜することができるので、より高精度な言い換え候補語の抽出に寄与する。
【００２８】
請求項５に記載の構成によれば、印象辞書から簡単な演算によって求められる印象ベクトル値を用い、かつその印象ベクトル間のユークリッド距離を算出する演算によるため、低負荷かつ高速な処理が可能である。
【００２９】
請求項６に記載の発明によれば、形態素解析で容易に解析可能な品詞を手がかりに言い換え対象語の決定を行うことができる。
【００３０】
請求項７に記載の発明によれば、言い換え候補語を徒に多数抽出して検索等の後段の処理における負荷を増大させるのではなく、適切な数の候補語に限定して実用的な処理に寄与する。
【００３１】
請求項８に記載の情報検索方法によれば、本発明の請求項１ないし７に記載の技術を用いて言い換え候補語を得てから検索を行うことができるので、入力した語から複数の検索語による検索方法に寄与することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態を、図面に示す実施例を基に説明する。なお、実施形態は下記に限定されるものではない。
(第１実施例）
図１は本発明の第１の実施形態に係る言い換え処理装置（１）の構成図である。
本装置（１）は、公知のパーソナルコンピュータなどによって実現されるものであり、ＣＰＵ（２）にハードディスク（３）やキーボード（４）、モニタ（５）などが付設され、図示しないメモリ等と共に相互に連携動作する。
【００３３】
ＣＰＵ（２）には、言い換え処理を行う対象である単語列の入力を受理する入力受理部（１０）を入力手段として備えると共に、形態素解析手段である形態素解析処理部（１１）、クエリ生成手段であるクエリ生成部（１２）、検索手段である検索部（１３）、言い換え候補語抽出手段である言い換え候補語抽出部（１４）、出力手段としての出力部（１５）を設けている。
【００３４】
そして、本発明の最も簡便な処理方法としては図２に示す流れ図の通りの処理が可能である。
すなわち、まず入力受理部（１０）はユーザがキーボード（４）から入力したり、図示しないネットワークアダプタを介して受信した単語列（２０）を受理し、形態素解析処理部（１１）に引き渡す作用を行う処理（２１）を行う。
このとき、入力手段としては入力受理部（１０）だけでなく、キーボードやネットワークアダプタも含めることもできる。
【００３５】
入力する単語列としては例えば「怒ってばかりの母親」のように複数の単語を含む文字列を用い、単に「怒る」「母親」など１個の単語では作用しない。
【００３６】
入力された単語列は形態素解析処理部（１１）で形態素解析処理（２２）が行われる。形態素解析処理は周知の技術を用いることができ、例えば汎用日本語形態素解析システムJUMAN（非特許文献１１）などが知られている。
【００３７】
【非特許文献１１】黒橋禎夫、河原大輔、「日本語形態素解析システムJUMAN version 4.0」http://pine.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/juman.html、 2003年
【００３８】
形態素解析処理（２２）によって形態素に分割され、品詞が付与されることにより、単語列（２０）から語句をそれぞれ抽出することができるようになる。ここで語句とは代表的には単語であるが、本発明は形態素解析に含まれる公知の処理により、複数個の形態素の配列からなる語句を形成することもできる。
例えば、「削除する」は「削除（サ変名詞）」と「する（動詞）」の２語からなるが、「削除する（動詞）」に変形し、１語として扱う。同様に「楽しくない（形容詞）」や「削除しない（動詞）」も１語として扱う。
【００３９】
本実施例ではこのように分割された語句から、普通名詞、サ変名詞、動詞、形容詞、カタカナ表記の語（以下、これらを総称して言い換え対象語と呼ぶ）を抽出する。
【００４０】
もっとも、本発明が処理する言語は日本語に限られず、如何なる言語をも対象とすることができるので、言い換え対象語として上記の品詞に限られず、各言語に応じた適切な品詞を設定することもできるし、あるいは品詞で分類するのではなく、言い換え対象とする語句のデータベースを備えて抽出してもよい。
【００４１】
図３に示すように、例えば入力された単語列（初期クエリ）が「"怒ってばかりの母親"」であったとき、言い換え対象語としては「怒る」「母親」が抽出される。そして、初期クエリからこれらの言い換え対象語を除去した「”怒ってばかりの”」と「”ばかりの母親”」という２つのクエリ単語列が生成される。
このような図３の一連の処理がクエリ生成部（１２）におけるクエリ単語列生成処理（２３）である。
【００４２】
さらに、検索部（１３）では該クエリ単語列に一致する語をテキストデータベース（１６）の中から公知のテキスト検索手法により検索処理（２４）する。
本実施例ではテキストデータベース（１６）がハードディスク（３）内に格納されている場合を示しているが、該データベース（１６）はネットワークで接続された他箇所のサーバ装置などに備えられていてもよい。
【００４３】
テキストデータベースとしては、インターネット上で閲覧可能なhtml形式のデータや、それを検索に用いるために圧縮処理したデータであってもよい。１箇所のデータベースではなく、複数のサーバに格納されたデータを用いても良い。このような場合、本発明の検索部（１３）はインターネット上からクエリ単語列の検索を行うことができる。
【００４４】
検索処理（２４）の結果、クエリ単語列と共にその前後にある文字列を抽出することが可能となるが、言い換え候補語抽出部（１４）ではそのような文字列の中で、言い換え対象語として抽出された語が配置されていた場所にある語を言い換え候補語として抽出する。
すなわち、図３を用いて説明すると、クエリ単語列「”怒ってばかりの”」を検索したときに「怒ってばかりのお母さん」「怒ってばかりの男」などが得られたときに、言い換え対象語「母親」の位置（図中点線位置）にある「お母さん」「男」が言い換え対象語として抽出される。
【００４５】
ここで、言い換え対象語の品詞（品詞細分類）に応じて、言い換え候補語となる単語列の構成を制限してもよい。すなわち、言い換え対象語が普通名詞／カタカナのときには言い換え侯補語は名詞列（１個以上の名詞（形式名詞、副詞的名詞を除く）・カタカナの連接）であり、サ変名詞のときは名詞列もしくは動詞、形容詞のときは形容詞のみ、動詞のときは動詞もしくはサ変名詞とする。なお、名詞列、動詞、形容詞の前後には１個以上の助詞（接続助詞「の」、格助詞）の連接が認める。
【００４６】
抽出された言い換え対象語（２７）は出力部（１５）から出力（２６）される。出力形態としてはモニタ（５）からの表示やハードディスク（３）への書き出し等の出力を行う。
【００４７】
より好適な実施例として、出力される言い換え候補語の数が過剰に多いと後段の処理において処理の負荷が高まり、処理時間が長くなる恐れがあるため、言い換え対象語１語に対する言い換え候補語の数を所定の数以下に制限してもよい。例えば、１０個以下に制限することができる。
制限する方法としては単に所定の数に達するまで言い換え候補語を抽出してもよいし、言い換え候補語の中で出現回数の多い語から上位所定の数を抽出してもよい。
【００４８】
本発明は以上のような処理により言い換え候補語を出力することを第１の実施例として提供する。
【００４９】
（第２実施例）
本発明の第２の実施例を図４に示す言い換え処理装置、及び図５に示す処理流れ図により説明する。本実施例は、上記第１の実施例における言い換え候補語抽出部（１４）によって抽出された言い換え候補語からさらに高精度な抽出を目的として選抜するものである。
そのために、本装置（１’）には、上記同様の構成に加えてＣＰＵ（２）に類似度判定部（４０）を設けると共に、ハードディスク（３）には共起辞書データベース（４１）を格納しておく。
【００５０】
そして、図５のように言い換え候補語の中から、類似度判定及び選抜処理（４２）により言い換え候補語を選抜する。類似度判定の処理は次の通りである。
【００５１】
まず、類似度判定部（４０）は共起辞書（４１）を参照して言い換え対象語と言い換え候補語の類似度を算出する。
ここで用いる共起辞書（４１）は、ある語句間の共起する頻度を登録したものであり、本実施例では単に共起するだけでなく、共起関係も含めて登録している。
【００５２】
共起辞書（４１）は予め格納されているものであるが、その生成には、例えば新聞記事など大量のテキストを含むデータベースを用い、テキスト中の普通名詞、サ変名詞、カタカナを見出し語とし、各見出し語の直前／直後にある普通名詞、サ変名詞、カタカナを前接関係／後接関係として抽出する。
【００５３】
同様に、直前／直後にある動詞、形容詞を述語関係として抽出する。このとき、動詞や形容詞が名詞を修飾している場合を除いて、見出し語との間に１個以上の助詞（接続助詞「の」、格助詞）の連接を認めている。
また、記事中の動詞、形容詞に対しては、それぞれの直前／直後にある普通名詞、サ変名詞、カタカナを前接関係として抽出する。
このような前接関係、後接関係、述語関係を共起関係と呼んでいる。本処理はテキストを形態素解析すれば簡便に行いうる処理であり、高度な言語処理を用いる必要がない。
【００５４】
以上のようにして抽出された共起関係（前接関係、後接関係、述語関係）を見出し語毎にまとめ、出現頻度とともに登録したものが本実施例における共起辞書（４１）である。
【００５５】
類似度判定部（４０）は共起辞書（４１）を用いて、言い換えの妥当性を判定する。そのために、言い換え対象語と言い換え候補語の前接関係、後接関係、述語関係をベクトルで記述する。該ベクトルの各要素は各共起関係に対応しており、各要素値はその共起関係の出現頻度を表すものである。
【００５６】
そして、類似度判定部（４０）は、以下の数１を用いて類似度（コサイン距離）を求め、本実施例では0.13以上であれば可、そうでないときは不可と判定した。
（数１）
類似度 = 言い換え対象語と言い換え候補語の共通項の積の和／対象語の大きさと候補語の大きさの積
但し、言い換え対象語、言い換え候補語の大きさは、各要素値の平方和の平方根として求められる。
【００５７】
このようにして類似度判定部（４０）は類似度が高いと判定した言い換え候補語だけを選抜し、出力部（１５）に送る。
本実施例では、表１に示す１０個の例文を入力した後、言い換え候補語の中から類似度判定部で可と判定されたもの(対象語／候補語(類似度)・・)（表２）、不可と判定されたもの(対象語／候補語(類似度)・・)（表３）を以下に示す。
【００５８】
【表１】
2007122525.tif 000003
【００５９】
【表２】
2007122525.tif 000004
【００６０】
【表３】
2007122525.tif 000005
【００６１】
本実施例２の構成によれば、類似度の高い語を選抜することができるため、実施例１で抽出された言い換え候補語の中から不適当な語句を除去することができ、言い換え精度の向上に寄与する。
【００６２】
（実施例３）
本発明では、さらに言い換え精度を向上させるため、次のような実施形態をとることもできる。本実施例では上記実施例１，２に続けて処理を行う例を示すが、実施例２と独立して処理することが可能であるから、実施例１に続いて本実施例３を行っても良い。
図６には実施例３における本装置（１’’）、図７には処理の流れ図を示す。
【００６３】
類似度判定・選抜処理（４２）で可とされた言い換え候補語に対して、ＣＰＵ（２）に設けられた印象乖離度判定部（５０）は、ハードディスク（３）に格納された印象辞書（５１）を用いて、更にその妥当性を判定処理（５２）する。印象辞書（５１）はある語と印象尺度の対応関係を示す辞書であり、予めハードディスク中に記憶しておく。印象辞書（５１）はすでに用意されたものを用いればよいが、その構築方法の例についても後述する。
【００６４】
本実施例では表４に示すような印象辞書を用いる。本辞書では見出し単語（怒る、育児等）に対して、所定の印象尺度（期待・驚き、受容・嫌悪等）毎にその程度を示す印象尺度値Ｓと、その重みＭが定義される。例えば「怒る」の印象尺度「喜び・悲しみ」では悲しみに近い印象尺度値0.274が与えられ、その重み1.300となっている。
【００６５】
【表４】
2007122525.tif 000006
【００６６】
印象乖離度判定部（５０）ではまず印象辞書（５１）から言い換え対象語及び言い換え候補語のそれぞれの印象ベクトル値を生成する。印象ベクトル値は、そのベクトルの要素として印象尺度を、要素値に印象尺度値を配列したものである。例えば「怒る」の印象ベクトル値は(0.107,0.170,0.274,0.021)となる。
【００６７】
そして、印象乖離度判定部（５０）は言い換え対象語と言い換え候補語から生成される印象ベクトル間のユークリッド距離を求め、所定値以下の場合に言い換え候補語として可、そうでないときは不可と判定（５２）する。本実施例では所定値の例として0.36を用いた。
【００６８】
このような印象乖離度判定処理（５２）の実施例として、可となった判定結果（対象語／候補語（距離）・・）（表５）、不可となった判定結果（対象語／候補語（距離）・・）（表６）をそれぞれ示す。
【００６９】
【表５】
2007122525.tif 000007
【００７０】
【表６】
2007122525.tif 000008
【００７１】
本実施例では以上のような方法により印象の乖離度を算出して乖離の大きな語については言い換え候補語から除外して出力するようにした。本構成により、言い換え候補語の精度を向上させることができる。
次に、印象辞書の生成方法について説述する。
【００７２】
まず、任意のテキストから印象を抽出するための手法を説述する。本実施例において、テキストの印象は、４つの印象尺度「期待＜＞驚き」、「受容＜＞嫌悪」、「喜び＜＞悲しみ」、「恐れ＜＞怒り」に対する評価値（O〜1の実数値）を要素とする印象ベクトルとして記述される。
該印象ベクトルは、テキストから抽出される名詞（形式名詞、副詞的名詞、数詞を除く）、形容詞、動詞、未定義語の印象尺度値と重みを、印象辞書（単語と印象尺度の対応関係を示す辞書）から取得し、計算式に当てはめることによって求められる。
【００７３】
上記実施例では言い換え対象語又は言い換え候補語のみについての印象ベクトルを用いたので、重みを利用していないが、言い換え対象語を含む単語列（最初に入力した単語列）と、言い換え候補語を含む単語列との間で印象乖離度を算出してもよく、その場合には該単語列の印象ベクトルの要素値は数２によって表すことができる。
（数２）  Ｏ＝ΣＳ×｜２Ｓ−１｜×Ｍ／Σ｜２Ｓ−１｜×Ｍ
（但しΣはテキストに含まれる全ての対象語に対して行うことを意味する）
【００７４】
この処理をすべての印象尺度に対して行い、印象ベクトル（Ｏ期待<>驚き、Ｏ受容<>嫌悪、Ｏ喜び<>悲しみ、Ｏ恐れ<>怒り）を生成する。なお、｜２Ｓ−１｜項は傾斜配分であり、印象尺度と関係のない一般的な単語（印象尺度値は0.5に近い値をとる）がＯ式の平均操作に及ぼす悪影響を取り除くために導入されている。
【００７５】
印象辞書は、例えば新聞全文記事データベース（１９９０〜２００１年版を含む）を以下の手順で解析することにより構築される。
ｙ年版に掲載された記事のうち、印象語群ｅに含まれる印象語のいずれかを含む記事の数をdf（y,e）、印象語群ｅに含まれる印象語と対象語ｗの両方を含む記事の数をdf（y,e&w)とすると、印象語群ｅのいずれかが現れたときに、対象語ｗも現れる確率P（y,e,w)は、
【００７６】
【数２】
2007122525.tif 000009
と表される。
【００７７】
次に、対象語ｗの印象語群e1に対する出現確率P(y,e1,w)と印象語群e2に対する出現確率P(y,e2,w)の内分比R(y,el,e2,w)を数３によって求める。
【００７８】
【数３】
2007122525.tif 000010
但し、分母が０となるときは、便宜的にＲ＝０として処理する。このＲ値を各年版毎に求め、以下の数４に代入することにより、対象語ｗの印象尺度「e1<>e2」における印象尺度値Ｓ（ｗ）が求められる。
【００７９】
【数４】
2007122525.tif 000011
但し、T(y,e1,e2,w)は、df(y,e1＆w)+df(y,e2＆w)＞0のとき１、そうでないとき０となる関数であり、Ｒ式の分母が０となるケースを計算式から除外するために導入された。
【００８０】
一方、対象語の中には、出現する年や出現頻度が多いものもあれば、少ないものもある。そこで、印象尺度値Ｓ（ｗ）に対する重みＭ（ｗ）を以下の数５のように定義し、対象語ｗと印象語群e1、e2とが共起した年数と頻度の総和(12年間分)に応じて、増減するように設計した。
【００８１】
【数５】
2007122525.tif 000012
【００８２】
以上のようにして得られた印象辞書の例が上記表４である。
また、表７はそれぞれの印象尺度に対して定義された印象語群を示している。
【００８３】
【表７】
2007122525.tif 000013
【００８４】
（実施例４）
本発明の第４の実施例として、上記の言い換え処理装置（１）を情報検索装置として作用させることができる。
本実施例の構成は例えば図６と同様であり、出力部（１５）から例えばメモリやハードディスク（３）に記憶された言い換え候補語を図８のように検索部（１３）で読み出し、最初の言い換え対象語と合わせて検索（５３）する。
【００８５】
その際、該言い換え対象語・言い換え候補語単体で検索してもよいし、最初に入力した単語列や、その単語列の言い換え対象語を言い換え候補語に置換した文字列で検索してもよい。
検索対象は、上記実施例で用いたテキストデータベース（１６）と同一でもよいし、異なるデータベースを対象としてもよい。
【００８６】
また、本発明は言い換え処理装置（１）（１’）（１’’）とは別体で構成したパーソナルコンピュータ等で検索装置を配設し、該検索装置の入力受理部で受理した単語列を本装置（１）等の入力受理部（１０）で装置内に入力し、言い換え候補語を出力部（１５）から出力すると共に、再び検索装置の検索部（１３）にそれを入力して検索を行う検索システムとして構成してもよい。該検索装置は本発明装置（１）等の入力受理部、検索部、出力部と同等の作用を行う機能部を少なくとも備えた装置である。
【００８７】
さらに、検索部（１３）において図９に示すようなクエリ拡張の処理を行っても良い。
クエリ拡張処理は、第１段階から第４段階まであり、ヒット件数がＮ以上となった時点で打ち切られ、最終ステージヘと進む。すなわち、入力された単語列（２０）をまず検索部（１５）でWeb検索（６０）し、ヒット件数がＮ以上であれば（６１）、検索結果を出力（６８）する。
一方、ヒット件数がＮに満たなければ言い換え処理（６２）を行い、以下に説明するクエリ拡張処理（６３）を行う。クエリを各段階毎に拡張してWeb検索（６４）し、その際のヒット件数（６５）がＮ以上ならば出力（６８）、そうでなければ第４段階（６６）になるまで段階を進め（６７）、クエリ拡張処理（６３）を行う。
【００８８】
＜第１段階＞
初期クエリ中の０個以上の言い換え対象語を言い換え候補語に言い換えて新たなクエリとする。表８に例文１「怒ってばかりの母親」から生成された全クエリを示す。
「怒って」は「叱って」と言い換えられ「母親」は「私」、「ママ」、「お母さん」他と言い換えられているのがわかる。
【００８９】
【表８】
2007122525.tif 000014
【００９０】
＜第２段階＞
各クエリの連体修飾節を切り離す。例えば、「”育児に参加しない父親”」というクエリは、キーワードが２つのクエリ「”育児に参加しない””父親”」に修正される。
【００９１】
＜第３段階＞
各クエリを文節に分解する。例えば、「”育児に参加しない””父親”」というクエリは、キーワードが３つのクエリ「”育児に””参加しない””父親”」に修正される。
【００９２】
＜第４段階＞
各クエリから接続助詞を取り除く。例えば、「”海外旅行のために学校を休ませる”」というクエリは、第３段階までで「”海外旅行の””ために””学校を””休ませる”」というクエリに修正されているが、この第４段階により、接続助詞「の」が取り除かれ、「”海外旅行””ために””学校を””休ませる”」というクエリになる。
【００９３】
以上の処理により、本発明に係る言い換え処理を適宜実行しながら、所望のヒット件数となるまでWeb検索を行うことができるので、高速かつ高精度な情報検索に寄与する情報検索装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の第１の実施例に係る言い換え処理装置の構成図である。
【図２】本発明の第１の実施例に係る言い換え処理方法の処理流れ図である。
【図３】本発明の第１の実施例における言い換え対象語の説明図である。
【図４】本発明の第２の実施例に係る言い換え処理装置の構成図である。
【図５】本発明の第２の実施例に係る言い換え処理方法の処理流れ図である。
【図６】本発明の第３の実施例に係る言い換え処理装置の構成図である。
【図７】本発明の第３の実施例に係る言い換え処理方法の処理流れ図である。
【図８】本発明の第４の実施例に係る情報検索方法の処理流れ図である。
【図９】本発明の第４の実施例に係るクエリの拡張における処理流れ図である。
【符号の説明】
【００９５】
１    言い換え処理装置
２    ＣＰＵ
３    ハードディスク
４    キーボード
５    モニタ
１０    入力受理部
１１    形態素解析処理部
１２    クエリ生成部
１３    検索部
１４    言い換え候補語抽出部
１５    出力部
１６    テキストデータベース
【図１】
2007122525.tif 000015
【図２】
2007122525.tif 000016
【図３】
2007122525.tif 000017
【図４】
2007122525.tif 000018
【図５】
2007122525.tif 000019
【図６】
2007122525.tif 000020
【図７】
2007122525.tif 000021
【図８】
2007122525.tif 000022
【図９】
2007122525.tif 000023